Brief Introduction of the AuthorChief Architect at 2Wave Technology Inc. (a startup company in stealth mode)Education:? Graduate School of Chinese Academy of Sciences – Beijing – MS in Computer Scienc
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2018-06-18 16:07:21
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本文系巴黎高等师范学院在读博士 Hadrien Jean 的一篇基础学习博客，其目的是帮助初学者/高级初学者基于深度学习和机器学习来掌握线性代数的概念。掌握这些技能可以提高你理解和应用各种数据科学算法的能力。对于初学者而言，《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）中的理论基础部分可能过于简略。作者按照这本书的第二章的线性代数内容来逐一
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2018-05-25 14:53:04
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在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。 我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己 ...
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2018-05-21 14:54:13
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整理自统计机器学习附录C。 目录： 原始问题 对偶问题 原始问题与对偶问题的关系 1、原始问题 $\underset{x \in R^n} {min} \quad f(x)$ $s.t. \quad c_i(x) \leq 0,\quad i=1,2,...,k $ $\qquad h_i(x)=0 ...
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2018-03-24 00:50:17
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参考文档：http://www.a-site.cn/article/429982.html 《陆汝铃：六问机器学习》 参考文献：《机器学习》 周志华 文章摘自《机器学习》序言部分 在人工智能发展早期，机器学习技术内涵几乎全部是符号学习，从二十世纪九十年代起，统计机器学习犹如一匹黑马横空出世，迅速压倒 ...
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2018-02-20 14:01:27
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最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想，这是统计（机器）学习里面一个重要概念，一般建立模型就是让loss function最小，而最小二乘法可以认为是 loss function = （y_hat -y )^2的一个特例，类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss fu ...
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2017-12-18 18:46:01
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假如我们在开发一个机器学习系统，想试着改进一个机器学习系统的性能，我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路？ 为了解释这一问题，以预测房价的学习例子。假如我们已经得到学习参数以后，要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，这个时候我们会发现在预测房价时，产生了巨大的误差，现在我们的问题是要想改 ...
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2017-12-17 19:17:58
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这门课是讲一些分析机器学习问题的方法，如何更快速高效的优化机器学习系统，以及NG自己的工程经验和教训。 1. 正交化(Othogonalization) 设计机器学习系统时需要面对一个问题是：可以尝试和改变的东西太多太多了。牛逼的机器学习专家很清楚自己要调什么以达到什么目的，这个调参和效果一一对应的 ...
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2017-11-18 18:49:43
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引言 LDA(Latent Dirichlet Allocation)称为潜在狄利克雷分布，是文本语义分析中比较重要的一个模型，同时，LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识，这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识，也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解，在这里对基本知识以及LD ...
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2017-10-08 21:26:05
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为什么要了解点数学基础 学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法，所以理解一些机器学习基础，有助于理解大数据分布式计算系统（比如spark）的设计。机器学习中一个常见的就是gradient descent算法，是线性回归问题的一个基础算法。gradient是数学概念。 Gradient 如果 ...
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2017-08-08 13:58:53
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